DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Кравець, П. О. | - |
dc.date.accessioned | 2013-06-18T11:47:51Z | - |
dc.date.available | 2013-06-18T11:47:51Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.citation | Кравець П. О. Заохочувальне навчання мультиагентних систем / П. О. Кравець // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 743 : Інформаційні системи та мережі. – С. 94–103. – Бібліографія: 16 назв. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/19846 | - |
dc.description.abstract | Розглянуто проблему заохочувального навчання мультиагентних систем в ігровому формулюванні. Побудовано марківську модель стохастичної гри, сформульовано критерії ігрового навчання, описано Q-метод та відповідний алгоритм розв’язування стохастичної гри, проаналізовано результати комп’ютерної реалізації Q-методу. The problem of reinforcement learning of multiagent systems in the game formulation is considered. The Markovian model of stochastic game is constructed, criteria of game learning are formulated, the Q-method and corresponding algorithm of the stochastic game solving are described, results of computer realisation of a Q-method are analysed. | uk_UA |
dc.language.iso | ua | uk_UA |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
dc.subject | мультиагентна система | uk_UA |
dc.subject | стохастична гра | uk_UA |
dc.subject | заохочувальне навчання | uk_UA |
dc.subject | Q-метод. | uk_UA |
dc.subject | multiagent system | uk_UA |
dc.subject | stochastic game | uk_UA |
dc.subject | reinfocement learning | uk_UA |
dc.subject | Q-method. | uk_UA |
dc.title | Заохочувальне навчання мультиагентних систем | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Appears in Collections: | Інформаційні системи та мережі. – 2012. – №743
|